第 5 章 参数假设检验

综合实践 · 13_课程Obsidian看板/数理统计/统计推断/05_参数假设检验/章节学习页.md

第 5 章 参数假设检验

本章在学什么

一句话：学习如何判断样本证据是否足以反驳一个关于总体参数的假设。

教材目录

• 5.1 假设检验的若干基本概念
• 5.2 正态总体参数的假设检验
• 5.3 似然比检验
• 5.4 一致最优检验与无偏检验
• 5.5 假设检验与区间估计
• 习题 5

必须掌握的概念

• [ ] 原假设 H0
• [ ] 备择假设 H1
• [ ] 显著性水平 alpha
• [ ] 拒绝域
• [ ] p 值
• [ ] 第一类错误
• [ ] 第二类错误
• [ ] 检验功效 power
• [ ] 单侧检验和双侧检验
• [ ] 似然比检验

了解即可的内容

• [ ] 一致最优检验 UMPT
• [ ] 无偏检验

概念填充区

p 值

• 一句话定义：
• 直觉解释：
• 专业表达：
• 常见符号：
• 典型场景：
• 容易混淆的点：
• 和后续章节的关系：
• 给 AI 的高质量提示词：

似然比检验

• 一句话定义：
• 直觉解释：
• 专业表达：
• 常见符号：
• 典型场景：
• 容易混淆的点：
• 和后续章节的关系：
• 给 AI 的高质量提示词：

公式与推导

待填充：

• [ ] 单样本均值 z 检验
• [ ] 单样本均值 t 检验
• [ ] 两样本均值检验
• [ ] 方差检验
• [ ] 似然比统计量

代码任务

• [ ] 单样本 t 检验
• [ ] 两样本 t 检验
• [ ] 方差检验
• [ ] 比例检验
• [ ] 模拟第一类错误和检验功效

代码示例与逐行注释

待填充。

结果解释

待填充。

课后作业

待填充。

课后作业答案

待填充。

报告可写表达

待填充。

可以追问老师/同学的问题

待填充。

给 AI 的高质量提示词

待填充。